七、线性变换习题课
七、线性变换习题课
1.复习线性变换的概念
例1 将C看成R上的线性空间,变换是线性的,看成C上的线性空间则不是。
证明:R上:有==
又
故A是R上线性空间C的线性变换。
C上:取及,有,而,故A不是C上线性空间C的线性变换。
由上例,变换A是否为线性变换与所讨论的数域有关。
2.利用运算的意义,运算律推证线性变换的等式,利用线性变换与n阶方阵代数同构解决有关问题。
例2设A,B是线性变换,如果证明:
,(k>0)
证明: 由已知,对k=1结论成立,故考虑用数学归纳法.
对k用归纳法.当k=1时结论成立. K=2时,由已知
=AB=(BA+E)A+A-BA2
=BA2+A+A-BA2=2A 结论成立.
设当k时结论成立,即,也即.
当k+1时,
=ABA k+AkA k-1-BA k+1=(BA+E)A k+kA k-BA k+1
=BA k+1+A k+kA k-BA k+1=(k+1)A k
所以结论对k+1也成立,从而对一切k1成立.
例3设V是数域P上n维线性空间,证明:V的与全体线性变换交换的线性变换是数乘变换.
证明: 需要表达出线性变换,联系到某基下的矩阵.
设令A,B在某基下的矩阵分别为A,B.
因为,所以由得AB=BA.由的任意性,也是任意的,从而存在某个k使得A=kE为数量阵(P.204,ch.4.ex.7.3),于是为数量变换.
有了变换乘积,进一步可考虑可逆变换.
3. 系统小结可逆线性变换的的等价条件,并举例说明一些基本论证方法.
A可逆10存在使=E.
A是双射.
A在基下的矩阵A可逆—有限维
例4 设是线性空间V的一组基,A是V上的线性变换,证明:可逆当且仅当线性无关.
证明:证法一:
“”,,若=0,有B()=0,即=0,=0,即线性无关.
“”线性无关,
因dimV=n,故使得
=A()
令使=()
易见,且,即
又任给设=
有()==
故,从A可逆.
证法二:利用双射
“” A是双射,则0==A()
得0=(0对应0)
故,线性无关.
“”由dimV=n,V的任一向量可由唯一表示,即V中任一向量有唯一(要证明)原像(显然).故A是双射.
证法三:利用矩阵
A可逆A在下的矩阵A可逆
()A也是一组基=n
线性无关
例5设,W1,W2是V的子空间,且,则可逆.
证明:由,有V,可设W1的一组基为, W2的一组基为,则为V的一组基.
“” A可逆,故线性无关,1,2的秩为r,n-r,
和分别为1和2的基,故.
“”,有dimV=dim,=(),故为AV的一组基,即线性无关,A可逆.
4.小结:线性变换矩阵的求法,进一步掌握矩阵的概念.
为V的一组基,
() =()A, ()=()X为另一组基,有
()=()
例6在空间P[x]n中,是线性变换,求在基
,下的矩阵.
证明: 首先由ex.1.5)知,是线性变换,是线性变换,故是线性变换.
其次,只要求出,用表示,就可得A.
=(1)=1-1=0,
=-
=
=
所以, (,)=(,), 所求矩阵为.
例7设三维线性空间V上的线性变换A在基下的矩阵为
,
1).求在基()下的矩阵;
2).求在基()下的矩阵,其中k;
3).求在基()下的矩阵.
证明:1). =
=
= =
()=()
所求矩阵为。
又可()=()=()故所求矩阵为A
2)= ()
又()=()
故所求矩阵为A=A
3).=
=
=
=
所求矩阵为
又()=()
故所求矩阵为
A = A
例8,在任一组基下矩阵都相同,则是数乘变换.
证明: 要证在任一组基下矩阵是数量阵.
设在基下下的矩阵为A,对任一n阶非退化方阵X,()=()X为V的另一组基,在此基下的矩阵为即,由的任意性, A为数量阵.
事实上,此时A与任意可换:设可逆矩阵使,则可逆,与A交换,得
于是,由P.204 ex.7 3), A为数量阵,从而为数量变换.
例9证明:下面两个矩阵相似,其中是1,…,n的一个排列:
, .
证明: 曾在二次型中证明过它们合同,显然它们等价,将它们看成一个线性变换在不同基下的矩阵.
设,在基()下的矩阵为A,则显然()是V的另一组基,此基下的矩阵为B.
将线性变换与方阵的特征诸概念列表对比,指出异同,明确求法.
矩阵A
线性变换
特征多项式
特征值
特征向量
有限维
例11设是线性变换的两个不同特征值, 是分别属于的特征向量,证明: 不是的特征向量.
证明:只要证
若有这样的存在,则
===
而属于不同的特征值,线性无关,故,矛盾.
将此结果与属于同一个特征值的特征向量的和(0)作比较, 是的属于的两个特征向量,则当0时, 是的一个特征向量(属于).
例12证明:如果以V中每个非零向量为特征向量,那麽是数乘变换.
分析:
每个非零向量都是特征值k的特征向量
每个非零向量都是特征向量且特征值只有一个
证明:若,有都是的特征向量.
若是分别属于两个不同的特征值,那麽由上题,
即不可能是的特征向量,矛盾.
故,,有是属于的同一特征值的特征向量.设这个特征值为k,于是,又=k0=0,
故.
例13. 可逆,则1). 有特征值,则不为0;
2). 是的特征值,则-1是的特征值.
证法一:1).设是的特征值,是属于的特征向量,则.
因可逆, -1存在,且-1L(V),有
,
即,而,有.
2).由1),, -1是的特征值.
3).的特征向量是的特征向量.
证法二:当V是有限维时,设在基下的矩阵为A,则由可逆,A可逆.
1).若是的特征值,则0==
与A可逆矛盾.
2).若是的特征值,则,且
即-1是的特征值,而,故-1是的特征值.
(注:一般情况与有限维时证明方法不一样;此结论要求掌握.)
特殊变换的特征值
例14设,若,称为对合变换,求的特征值.
证明: 设是的特征值, 是相应的特征向量,有,
,而,
故P,即若有特征值只能是1或-1.
则
则确有特征值1或-1.
证法二:又,若是的特征值,则-1是的特征值.且若是的属于的特征向量,则是的特征向量,必有=-1,
=.
,则的特征值只能是1,0;
若则,即有特征值1;
时,有特征值1;当的秩 例15 设dimV=n, ,证明:是对合变换时必可对角化。 分析:的特征值至多有两个1和-1,从而不好利用第一个充分条件。设法用充要条件,证明属于1的线性无关特征向量数与属于-1的线性无关特征向量数之和为n; 即(E-A)X=0的基础解系个数+(-E-A)X=0的基础解系个数=n; 即 r(E-A)+r(-E-A)=n. 证明:设为V的一组基,且在此基下的矩阵为A,由,有A2=E,故0=E-A2=(E-A)(E+A),r(E-A)+r(E+A)=n,最后一个等式由Chap.4.补3.P.208. 设r(E-A)=r0,则r(-E-A)= r(E+A)=n-r,故(E-A)X=0的基础解系有n-r个线性无关解; (-E-A)X=0的基础解系有r个线性无关解.即的属于1的线性无关特征向量有n-r个,属于-1的线性无关特征向量有r个;而有定理9,属于不同特征值的特征向量线性无关,故有n个线性无关特征向量,从而可对角化. 1.由(E-A)(-E+A)=0,有,若,则=0,即1不是特征值 则-1必是,两者必有一,但可不全是. 2.幂等变换,可对角化,也可仿此证. 例16设是4维空间V的一组基,在此基下的矩阵为 . 1).求在基, 下的矩阵; 2).求的特征值与特征向量; 3).求可逆矩阵T使得T-1AT为对角阵. 证明:1).= =S 易知 从而在下的矩阵为B=S-1AS=. 2). 的特征多项式为 = 故的特征值为0,1,0.5P. 解方程组(E-B)X=0 =0:BX=0, =0 因为,得基础解系.的属于0的特征向量为 =其中不全为0. =1: (E-B)X=0, =0解得,,,得基 础解系,的属于1的特征=向量为 =其中不为0. =0.5: (0.5E-B)X=0, =0解得,, ,得基础解系.的属于0.5的特征向量为 =其中不为0. 3).由2).所得4个特征向量,, ,线性无关,可作为V的一组基,在此基下的矩阵为 ,而由到这组基的过渡阵为 ,且. 例17设是4维线性空间V的一组基,已知线性变换在此基下的矩阵为 1).求在以下基下的矩阵: ,,, 2).求的核与值域. 3).在的核中选一组基,把它扩充为V的一组基,并求在此基下的矩阵. 4).在中选一组基扩充为V的基,并求在此基下的矩阵. 证明:1).由基到的过渡矩阵为 , 在下的矩阵为 2).,设() 0==()=()A A==0, =0 解此齐次线性方程组得 所以基础解系为(-4,-3,2,0),(-1,-2,0,1)从而 是的一组基,即=. 因dim=4-dim=4-2=2,而=,的坐标列为A 的列,且A的前2列线性无关,从而线性无关, 即=. 3).由(),及 故向量组()=()=()Q 线性无关,即是V的一组基,此基由的一组基扩充而成,其中Q为由到的过渡阵.在下的矩阵为 (其中后两列是0因为中元被作用后在任何基下的坐标均为(0,0,0,0)’) 4).()=() ,而 故向量组()=()=()P 线性无关,是V的一组基,由的基扩充而成,由到的过渡阵为P,在此基下的矩阵为 (后两行为0因为任一向量被作用后都在中,由线性表出). 例18设,,证明: 1).与有相同的值域当且仅当; 2). 与有相同的核当且仅当. 证明:1).“”:故存在,于是 “”:,即,同理 ,故。 2). “”:即 故同理 “”: 有 同理,故 例19设是有限维线性空间V的线性变换,W是V的子空间,表示由W中向量的像组成的子空间,证明:dim()+dim()=dimW 分析:定理11 dim()+dim()=dimV的证明中,取的基,扩充为V的基. 证明:取的一组基,将它扩充为W的一组基 ,即W=L(,) 由于故 W=L(,)=L() 若有 即 存在使得= 故有 即线性无关,dim W=m-r=dimW-dim() 附注:dim()+dim()=dimV是对V而言的,对子空间的值域和核也一样。 例20设为n维线性空间V的线性变换,证明:的秩的秩+的秩-n. 分析:chap4补10.(p209) r(AB)r(A)+r(B)-n,设法将变换的秩与相应矩阵的秩对应. 证法一: 设在基下的矩阵分别为A,B,则的秩= r(AB), 的秩= r(A), 的秩= r(B).由chap4.补10. r(AB)r(A)+r(B)-n,得证. 证法二:注意到的秩=dim,可用定理11. 由定理11和补9, 秩(AB)=dim=dim-dim() 而,dim()dim 故秩()dim-dim=秩-(n-秩)= r(A)+r(B)-n. 例21设,W是子空间,若可逆,证明:W也是-子空间. 注7.8.1 在证时,有人认为可逆,从而是一一对应,故既单( ={0},={0})又满(),从而,不必考虑有限维,这是错误的: 在间一一对应,不是在间一一对应. 反例:V=P[x]=L(1,x,x2,x3,…),W={f(x2)x2|f(x)}=L(x2,x4,x3,…) 显然可逆(因是一一对应), 但如. 另在间单,dimW有限,因而在间满. 例22.设V是复数域上n维线性空间,,,证明:1).如果是的一个特征值,那麽是的不变子空间; 2).至少有一个公共特征向量. 证明:1). 是子空间, ,故使得 所以, 2).因为V是C上的线性空间, 至少有一个特征值,设为的特征值,由1), 为子空间.令,则有特征值,设为,则存在0使得,故为的公共特征向量. 注7.8.2 此题可推广到两两交换的任意个线性变换在V中有公共特征向量. 例23设 证明:1).W是子空间,,则W=V; 2).{0}是子空间,则; 3).是子空间,,则或. 证明:1).由题意,()=() 若,W为子空间,有 2).令,则 故 又由得= 如此继续, 设中第一个非零的为,则得. 3).若,,但,矛盾. 例24 可逆的,为上三角阵. 分析:A与Jordan矩阵相似,而若当形是下三角阵,考虑转置. 证明:存在可逆,为若当形矩阵,故()’=是上三角阵,即A相似于一个上三角阵